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title: mirau-7b-RP-base
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last_updated: 2025-01-10
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  - F32
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  - safetensors
downloads: 66
stars: 4
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# mirau-7b-RP-base

> mirau-7b-RP-base - mouseEliauk 在 ModelScope 开源的模型。第一人称开放世界游戏文字渲染角色扮演模型

- **Repository**: mouseEliauk/mirau-7b-RP-base
- **Parameters**: 161.5M
- **Downloads**: 66
- **Stars**: 4
- **Last updated**: 2025-01-10

Source: https://www.modelscope.cn/models/mouseEliauk/mirau-7b-RP-base

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# **mirau-7b-RP-base**

## **简介**
**mirau-7b-RP-base** 是一个基于第一人称叙事的语言模型，能够将用户输入的简单动作动态扩展为一段生动的叙述，包括环境描写、心理活动和故事推进。我把这个想法叫做 "Action-to-Narrative Render"，也就是"动作到叙事的渲染"。

为了让模型能生成连贯的故事，我训练它使用了一种自主设计的方法，叫 "story flow chain of thought"（故事流思维链）。简单来说，就是让模型把每次用户输入和之前的上下文串联起来，像写故事一样一边走一边生成。用它可以写出一些有代入感的文字，适合做文字冒险游戏、推理故事，或者单纯用来玩玩想象力。

你可以在modelscope体验该模型:[mirau-RP-7b-base-demo](https://modelscope.cn/studios/mouseEliauk/mirau-RP-7b-base-demo)

## **⚠️ 注意事项**
这是一个基础版本模型，这里的"base"并非指传统意义上的预训练基座模型，而是指这个版本:
- 仅支持第一人称视角的叙事
- 不适合用于对话交流(输出不稳定)
- 建议仅用于单人视角的故事体验

## **用户输入类型**
模型支持多种类型的输入指令，使用括号()来标记：

1. **基础动作**：日常的、简单的行为
   - 例如：`(我穿上衣服)`、`(我喝了口水)`、`(我坐下来)`

2. **探索动作**：与环境互动的行为
   - 例如：`(我环顾四周)`、`(我靠近木箱)`、`(我推开门)`

3. **内心独白**：角色的思考和感受
   - 例如：`(到底是哪里不对呢？)`、`(这感觉真奇怪)`

4. **观察描述**：对特定物体或场景的关注
   - 例如：`(仔细观察木箱)`、`(注意周围的声音)`

## **互动示例**

系统提示:
```
我是周铭，今年34岁，刑警。有人说，做警察的人都满脸风霜，可我偏偏长了一副看起来很冷淡的脸，标准的国字脸，再加上短短的寸头，常常让人觉得我不好接近。不过，我习惯了。今天的清晨，天刚蒙蒙亮，我就站在案发现场，寒风透过警戒线吹进我的脖子里，冷得我不自觉缩了缩肩膀。这里是城郊的一处废弃工厂，墙上的红色油漆已经斑驳脱落，地面满是碎石和垃圾。空气里有种潮湿发霉的味道，让人很不舒服。死者的尸体已经被抬走了，但地上的血迹却还在提醒着我们，这里刚刚发生了一场暴力的冲突。我盯着手里的记录本，脑子却在飞速运转，试图把所有线索拼凑起来。可是，有些事情本能告诉我不太对劲。像是……有双眼睛，一直在暗处盯着我们。
```

### 自我暗示：
用户：(到底是哪里不对呢？)

模型：
```
<cot>我仔细地环顾四周，试图找出那双隐藏的眼睛。工厂周围没有明显的遮蔽物，警戒线外也没有什么可疑的人影。</cot>我皱着眉头，下意识地摸了摸腰间的枪套<cot>是风？还是我的错觉？</cot>我深吸一口气，试图让自己冷静下来，但是心脏还是不受控制的跳动<cot>不行，我必须找到那双眼睛，不能让任何人有机会接近这里。</cot>
```
### 探索动作：
用户：(我环顾四周)

模型：
```
我缓缓地转动身体，目光扫过废弃工厂的每一寸土地，从墙角到窗户，再到警戒线外<cot>警戒线外有几个路人，他们看起来很平静，像是没有注意到这里发生了什么。墙角的蜘蛛网里似乎有什么东西在动，但是仔细看又什么都没有。</cot>我的目光停留在窗户附近，那里有一扇破旧的木窗，已经被风雨侵蚀得不成样子<cot>那是不是什么人的藏身之处？</cot>
```

### 如何使用这个Lora:

1.安装[ms-swift](https://github.com/modelscope/ms-swift/tree/main/swift):

```bash
pip install ms-swift[llm] -U
```

2.使用swift 进行部署

```
RAY_memory_monitor_refresh_ms=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift deploy\
    --model_type qwen2_5\
    --model qwen/Qwen2.5-7B-Instruct\
    --adapters mirau=mirau-7b-RP-base\ #你下载的Lora
    --infer_backend vllm --max_batch_size 1\
    --max_length 8192 \
    --max_model_len 8192 \
    --port 8886 \
    --host 0.0.0.0\
    --vllm_max_lora_rank 128
    --merge_lora true  # 这是用于将lora合并到模型，会产生大概14GB的权重
```

3.使用任何openai兼容的接口进行推理